1. 工业正向设计
1.1. 软件的底层向来都是数学
- 1.1.1. 20世纪90年代初，数学领域终于突破了微分和代数的统一求解，统一了微分代数方程(DAE)
1.2. MBSE
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1.2.1. 是支撑复杂工业品开发的一种方法论和系统观
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1.2.2. 向来都是工业软件战场上最拥挤、最热闹的兵家必争之地，有重兵屯扎
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1.2.3. 对于制造商而言，推动基于模型的系统工程(MBSE)需要一种前瞻性的视角，这是向数字化转型的关键一环
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1.2.4. 对于复杂产品的研发工程师而言，MBSE应该成为一种基本的门槛技能
1.3. 工业软件的特点，大部分公司的收入都并不高
1.4. 需求管理
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1.4.1. 产品源自个人的创意
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1.4.2. 越是颠覆性产品，越是难以从传统的经验中去寻找
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1.4.3. 需求永远是模糊的、主观的和易变的，它就像是成人对童年遥远的回忆
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1.4.4. 需求管理软件，就是打算对这样的随意性进行管控
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1.4.5. Doors软件专注于需求管理，达到了细致、专业，但是其技术架构较老，面对当前越来越复杂的产品，可能会有为难的时候
1.5. 系统建模
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1.5.1. 对系统架构进行整体描述
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1.5.2. 最常见的软件是IBM公司的Rhapsody和MagicDraw，后者已经被达索系统收购
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1.5.2.1. Rhapsody最早源自美国I-Logix公司
1.5.2.1.1. 美国的F22、F35联合战斗机都采用了Rhapsody作为系统建模工具
1.5.2.1.2. I-Logix公司为美国军方的装备发展提供系统建模软件，尤其擅长嵌入式软件
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1.5.2.2. I-NoMagic公司则同样从美国走进欧洲，2018年被达索系统收购，其核心产品MagicDraw可以用于系统建模领域和业务架构的开发
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1.5.3. 系统建模简化了细节，只从鹰眼式俯瞰功能划分、结构分解、行为规范等
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1.5.4. 这种无关乎软件实现细节的视角，让顶层架构师可以放松束缚，专注于最重要的功能和逻辑
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1.5.5. 随着机电软体化的泛在，在通信、医疗、汽车和消费电子等领域，系统建模都成为全知之眼
1.6. 系统级仿真
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1.6.1. 机械、液压、电气等各个学科都有自己的建模仿真工具
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1.6.2. 更多需要解决的是时间响应的动态特性，而不是具体的物理空间尺寸
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1.6.3. 产品模型数据交互规范(STEP)、Modelica建模语言、功能模型接口(FMI)、需求交换格式(ReqIF)或生命周期协作开放服务(OSLC)
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1.6.4. Modelica语言派
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1.6.4.1. 处理能源系统的Saber软件，处理流体的西门子AMESim和Flowmaster软件
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1.6.5. 瑞典Dynasim AB公司
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1.6.5.1. Dymola作为一个多学科系统的仿真软件，在热系统中尤为突出
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1.6.5.2. 2006年Dynasim AB公司被达索系统收购
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1.6.5.3. 在1997年创立了Modelica语言规范，开辟了系统建模领域的独特一派
1.6.5.3.1. 源自欧盟的一个项目，以解决机、电、液等联合仿真的问题
1.6.5.3.2. 正是为了系统级的多学科联合仿真而面世
1.6.5.3.3. 当时一维建模仿真还并不流行，仿真仍然需要采用Abaqus或者ANSYS等相对笨重的三维仿真软件去实现，用时非常漫长
- 1.6.5.4. 十年之后，基于Modelica语言的软件高速发展，并迎来了被并购的高峰
1.6.5.4.1. 苏州同元MWorks
1.6.5.4.2. 大量面向行业如风机、电动车等Modelica数字模型库，如南京远思智能(Simtek)就在开发类似的基础库
1.6.5.4.3. 瑞典的Modelon是佼佼者，在Modelica模型库方面颇有造诣
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1.6.6. 对于系统建模仿真而言，整个系统和子系统的功能和逻辑，将在这里进行模拟仿真，以确定是否行得通
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1.6.6.1. 2020年6月因为突然断供哈尔滨工业大学而走出幕后的美国MATLAB软件，正是蹲在这一层的小霸王
1.6.6.1.1. 事实上的工程计算标准
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1.6.7. 国内的华大九天、概伦电子、上海芯和半导体等，也开发出了EDA软件
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1.6.8. 在CAE专业仿真领域，有AVEVA的电气仿真IGE+XAO，流体力学仿真有Fluent、大连英特等的产品
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1.6.9. 在云端CAE仿真领域，则有北京云道智造、适创科技等这样倡导普惠仿真的推动者
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1.6.10. 系统级仿真可以看成是在零维至一维空间中进行快速建模，CAD是在二维至三维空间之中完成几何尺寸的变化，CAE则更多是在三维空间甚至四维空间进行更加细微的展示
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1.6.11. 一类多学科优化的软件，能快速连接CAD/CAE软件，寻求性能更优的设计参数方案
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1.6.11.1. 美国Isight
1.6.11.1.1. 美国麻省理工学院的一个华人教授创立，并在2017年被达索系统收购
- 1.6.11.2. 比利时Optimus
1.6.11.2.1. 日本一家工业软件公司收购
- 1.6.12. 加拿大华人创立的Oasis软件，在人工智能算法上独树一帜，已得到了通用汽车北美汽车厂的高度肯定
1.7. 集成研发平台
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1.7.1. 就是建立一套面向管控设计过程的集成研发环境
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1.7.2. 要求整个过程中的任务流程、工具、标准规范、数据，以及相关联的工程设计数据库等，都在一个平台上完成流转，而且还要与既有的信息化系统相融合
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1.7.3. 通过集成平台的应用，基本实现了设计过程可控，实现了设计活动规范化、工具统一化、数据结构化、过程知识化和效率高效化
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1.7.4. A380最后被证明是一个失败的客机，但它的研发平台却成为空客研发的宠儿
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1.7.4.1. 后续型号A350能够快速开发出来，正是得益于这样的平台
2. 验证与确认
2.1. V&V
2.2. “以模型为中心”，取代了传统的“以文档为中心”
2.3. 全过程虚拟验证，在右侧山坡
- 2.3.1. 相关的工具被称为验证与确认(V&V)软件，例如北京安怀信的SimV&Ver等
3. 硬件在环
3.1. 实时计算仿真系统RT-LAB，则在电力领域长期独占鳌头
3.2. 更广泛的控制和仪器仪表测试，则主要有美国国家仪器公司(NI)的Labview
4. 实时仿真
4.1. 实时仿真往往与仿真软件高度绑定
4.2. Concurrent公司的实时计算系统iHawk、瑞士Speedgoat等都跟MATLAB密切相关，而Speedgoat正是MATLAB所在公司的前员工于2007年初成立的
4.3. 工业软件的发展没有不结伴前行的
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4.3.1. 单独一个MATLAB或许不足为惧，但它早已跟其他各种软件、硬件连接成错综复杂的综合体
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4.3.2. 是企业在更换工业软件时面对的最难问题，也是成熟软件在技术之外的更高级壁垒
4.4. 以模型驱动的建模仿真与代码生成的软件系统，与硬件厂商形成类似当年英特尔微软联盟(Wintel)一样的关系，交叉锁定，掌控了复杂系统产品的高端开发技术体系和手段
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4.4.1. 以汽车电控领域为例，全球著名的奥地利汽车发动机设计咨询公司李斯特(AVL)，不仅提供发动机台架，也提供开发测试的CAE软件
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4.4.2. 再加上德国实时计算设备dSpace，一软一硬，几乎全面垄断了中国汽车电控正向设计研发技术体系
5. 人在回路
5.1. 三维实景的路谱由华为公司提供，硬件釆模器是Concurrent公司的，而软件则是达索系统的Simpack等
5.2. 德国VI-grade
- 5.2.1. 一台小的模拟器需要上百万元，可以放在办公室里，一台多功能的模拟器则达到上亿元，需要专门的大厂房
6. 物理验证
6.1. 一直走到物理验证，与模型完全一样的物理样机才开始登场
6.2. 向仿制研发，往往只需要截取其中的一小段路程，甚至主要是在右坡栖息
6.3. 工业软件不仅仅是一种工具，更是一把量尺，标定了正向研发的决心